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Charles O.CO

Charles O.

Data scientist / Deep Learning / RL / NLP / CV

150 €/jour
Paris, FR
0-2 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Charles

Opérations / business :
3 ans d'expérience en data analyst and Machine Learning researcher dans des fonds d'investissement quantitatifs et des banques. Dernière en data Credit Agricole Corporate and Investment Banking.

Data analyst ML researcher:
J'effectue des missions data et ML depuis 2022:
- Architecture & pipelines data : mise en place de pipelines robustes (ETL / ELT) et modélisation de données (DataVault, Snowflake, BigQuery, dbt, etc.)
- Développement de modèles ML : conception, entraînement, évaluation et mise en production de modèles prédictifs sur des données financières et comportementales
- Industrialisation & déploiement : MLOps, versioning (DVC, MLflow), CI/CD (GitLab, Airflow), monitoring de modèles
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Bilingue ou natif

  • Espagnol

    Capacité professionnelle limitée

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • Capital Fund Management (CFM)
    Data analyst and Quant researcher
    CONSEIL & AUDIT
    mai 2023 - novembre 2023 (6 mois)
    Paris, France
    · Performed Refinitiv fundamental data parsing and feature engineering to prepare the model training work
    · Implemented fundamental data automatic strategy using tree-based methods and neural networks
    · Identified potential alpha in the data and developed a strategy based on this signal with the research team
  • Crédit Agricole Corporate & Investment Bank
    Market making quant researcher
    mai 2024 - décembre 2024 (7 mois)
    Paris, France
    · Conducted a comprehensive review and enhancement of AMM Credit pricing models
    · Explored and implemented advanced statistical methodologies to address fat tail problems
    · Developed a Python-based proof-of-concept module
  • Sandbar asset management
    Quantitative researcher
    avril 2022 - octobre 2022 (6 mois)
    Londres, Royaume-Uni
    · Conducted time series forecasting with multi-modal models which became part of the fund strategy
    · Executed Portfolio optimization and risk analysis to reduce portfolio’s exposure to various factors
    · Drafted an automated report on the economy using alternative data and the Bloomberg API

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Formations

  • Master Mathématiques et Intelligence Artificielle
    Université Paris-Saclay
    2024
    Optimisation, Deep Learning, Supervised and Unsupervised learning, Probabilistic Generative Models
  • Master 203 Financial
    Université Paris Dauphine - PSL
    2024
    Stochastic processes, Applied time series, Econometrics, Electronic markets & algo trading, Machine Learning for finance, C++, Numerical finance

Compétences

Catégories